车联网界惊现独角兽，年600万台出货量|捷报

在智能语音进入车载领域时，就有专家预言，整个车载语音市场将进入爆发期。从同行者车载智能语音用户的增长曲线图看，自2016年1月的11万用户到2017年4月的600万用户，月增长量可达60至80万。此外，依据同行者大数据平台，我们发现，车载智能设备的联网率日趋走高，日活跃用户量和语料数也在迅速攀升，用户已初步养成通过智能语音来进行人机交互的习惯。

显然，行车场景下，驾驶员的双手和双眼被占用，而需求又十分明确，智能语音便成为最佳的交互方式。把导航等刚性需求的体验做好后，以语音为入口连接优质的互联网资源，连接各种服务，构建车联网生态，应该不会太遥远。

老司机们如何开车？有了同行者车载智能语音，他们怎样与汽车对话？基于同行者大数据平台，通过更进一步的分析，我们发现了老司机的“秘密”！

在同行者600万用户产生的庞大语料数据库中，我们随机抽取了1881410条语料，通过计算机对所有语料进行词频统计和随机抽取部分语料，人工进行类别及场景的区分的方式，得出了一些有趣的结论：

可见，超过70%的语料为语音指令，闲聊和无意义语料占比较低。在这种需求背景下，用户如果无需频繁唤醒而直接向设备下达指令，可大大降低语音交互成本，提升用户体验，同行者推出的“One shot 免唤醒一把连说”应该算是一个不错的解决方案。

那么，用户在哪些场景下更愿意（频繁）使用语音交互，我们可以通过下面的图表窥得一二。

很明显，用户在导航、音乐场景下使用语音指令较多，此外，涉及到系统方面的操作指令也有不少。那么，在具体的场景下，哪些语音指令出现的频率最高？哪些最低？首先来看导航场景。

在音乐场景下，我们进行了更进一步的细分，研究了用户更喜欢听谁的歌，以及经常听哪些歌？

看来，虽然刘天王暂时成为车主最喜欢的歌手，但车主却更喜欢听充满欢乐的《小苹果》，难道是因为这首歌让人开车时更欢乐？并且，从图表中可以看出，车主更喜欢听老歌，是过去的音乐太经典还是大家都喜欢怀旧？看来都是有故事的人啊。

要注意的是，这里面还藏着一个机会：如何利用人工智能，根据用户画像，向用户智能推荐他们喜欢的歌曲及其他的音频内容？在这方面，同行者近期推出的一款车载音频播放器——同听，可满足这一需求。同听可根据用户的收听数据形成用户画像，对用户进行兴趣建模，并适时为用户推荐有价值的、个性化的音频服务，打造真正的智能收听体验。

在其他场景下，笑话和天气的使用频率较高。不过，值得注意的是，车载微信这一提升车内社交安全的应用也拥有不少拥趸，后期如果继续做好产品体验，并加强对用户的引导，相信可在一定程度上提升用户的驾乘体验。

总的来说，根据大数据分析的结果，我们可以发现用户对导航的需求最高，但同时也需要音乐等娱乐服务。对于用户的刚需，后期应当加大投入，同时，应当避免强推低需求功能，将成本投入到高需求功能上，做好体验，加强教育引导，增加用户黏性，如此才能走得长远。